Overview

Dataset statistics

Number of variables5
Number of observations34
Missing cells0
Missing cells (%)0.0%
Duplicate rows0
Duplicate rows (%)0.0%
Total size in memory1.5 KiB
Average record size in memory43.9 B

Variable types

Categorical3
Text2

Dataset

Description서산시내 간이체육시설 및 게이트볼장 등 공공체육시설 정보 등록현황으로 시설명, 주소, 실내외 구분 정보를 제공합니다.
Author충청남도
URLhttps://alldam.chungnam.go.kr/index.chungnam?menuCd=DOM_000000201001001001&st=&cds=&orgCd=&apiType=&isOpen=Y&pageIndex=450&beforeMenuCd=DOM_000000201001001000&publicdatapk=3068008

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데이터기준일자 has constant value ""Constant
시설명 has unique valuesUnique

Reproduction

Analysis started2024-01-09 21:35:07.927931
Analysis finished2024-01-09 21:35:08.233987
Duration0.31 seconds
Software versionydata-profiling vv4.5.1
Download configurationconfig.json

Variables

구분
Categorical

Distinct10
Distinct (%)29.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
게이트볼장
22 
골프장
3 
실내체육관
 
2
육상경기장
 
1
축구장
 
1
Other values (5)
5 

Length

Max length8
Median length5
Mean length4.6470588
Min length3

Unique

Unique7 ?
Unique (%)20.6%

Sample

1st row육상경기장
2nd row축구장
3rd row테니스장
4th row실내체육관
5th row수영장

Common Values

ValueCountFrequency (%)
게이트볼장 22
64.7%
골프장 3
 
8.8%
실내체육관 2
 
5.9%
육상경기장 1
 
2.9%
축구장 1
 
2.9%
테니스장 1
 
2.9%
수영장 1
 
2.9%
인라인스케이트장 1
 
2.9%
사격장 1
 
2.9%
국궁장 1
 
2.9%

Length

2024-01-10T06:35:08.286484image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-10T06:35:08.375550image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
게이트볼장 22
64.7%
골프장 3
 
8.8%
실내체육관 2
 
5.9%
육상경기장 1
 
2.9%
축구장 1
 
2.9%
테니스장 1
 
2.9%
수영장 1
 
2.9%
인라인스케이트장 1
 
2.9%
사격장 1
 
2.9%
국궁장 1
 
2.9%

시설명
Text

UNIQUE 

Distinct34
Distinct (%)100.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
2024-01-10T06:35:08.549009image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length13
Median length7
Mean length7.5
Min length4

Characters and Unicode

Total characters255
Distinct characters74
Distinct categories3 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique34 ?
Unique (%)100.0%

Sample

1st row서산시종합운동장
2nd row서산시종합운동장 보조구장
3rd row서산시종합운동장 테니스장
4th row서산시민체육관
5th row서산국민체육센터
ValueCountFrequency (%)
서산시종합운동장 3
 
8.3%
보조구장 1
 
2.8%
서산종합사격장 1
 
2.8%
석남게이트볼장 1
 
2.8%
석림게이트볼장 1
 
2.8%
동문2동게이트볼장 1
 
2.8%
동문1동게이트볼장 1
 
2.8%
명륜게이트볼장 1
 
2.8%
현대아파트게이트볼장 1
 
2.8%
인라인스케이트장 1
 
2.8%
Other values (24) 24
66.7%
2024-01-10T06:35:08.808084image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
장 33
 
12.9%
트 24
 
9.4%
이 23
 
9.0%
볼 23
 
9.0%
게 22
 
8.6%
산 10
 
3.9%
서 7
 
2.7%
동 7
 
2.7%
운 5
 
2.0%
시 4
 
1.6%
Other values (64) 97
38.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 250
98.0%
Decimal Number 3
 
1.2%
Space Separator 2
 
0.8%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
장 33
 
13.2%
트 24
 
9.6%
이 23
 
9.2%
볼 23
 
9.2%
게 22
 
8.8%
산 10
 
4.0%
서 7
 
2.8%
동 7
 
2.8%
운 5
 
2.0%
시 4
 
1.6%
Other values (60) 92
36.8%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
1 1
33.3%
7 1
33.3%
2 1
33.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
2
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 250
98.0%
Common 5
 
2.0%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
장 33
 
13.2%
트 24
 
9.6%
이 23
 
9.2%
볼 23
 
9.2%
게 22
 
8.8%
산 10
 
4.0%
서 7
 
2.8%
동 7
 
2.8%
운 5
 
2.0%
시 4
 
1.6%
Other values (60) 92
36.8%
Common
ValueCountFrequency (%)
2
40.0%
1 1
20.0%
7 1
20.0%
2 1
20.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 250
98.0%
ASCII 5
 
2.0%

Most frequent character per block

Hangul
ValueCountFrequency (%)
장 33
 
13.2%
트 24
 
9.6%
이 23
 
9.2%
볼 23
 
9.2%
게 22
 
8.8%
산 10
 
4.0%
서 7
 
2.8%
동 7
 
2.8%
운 5
 
2.0%
시 4
 
1.6%
Other values (60) 92
36.8%
ASCII
ValueCountFrequency (%)
2
40.0%
1 1
20.0%
7 1
20.0%
2 1
20.0%

주소
Text

Distinct27
Distinct (%)79.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
2024-01-10T06:35:08.995459image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length25
Median length23.5
Mean length20.588235
Min length12

Characters and Unicode

Total characters700
Distinct characters75
Distinct categories6 ?
Distinct scripts2 ?
Distinct blocks2 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique24 ?
Unique (%)70.6%

Sample

1st row충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)
2nd row충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)
3rd row충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)
4th row충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)
5th row충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)
ValueCountFrequency (%)
서산시 35
23.2%
충청남도 30
19.9%
안견로 6
 
4.0%
661(갈산동 6
 
4.0%
충처남도 4
 
2.6%
양대동 3
 
2.0%
음암면 3
 
2.0%
359-33(갈산동 2
 
1.3%
부석면 2
 
1.3%
753-9 2
 
1.3%
Other values (54) 58
38.4%
2024-01-10T06:35:09.366236image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
117
16.7%
산 48
 
6.9%
충 36
 
5.1%
도 36
 
5.1%
시 35
 
5.0%
서 35
 
5.0%
남 34
 
4.9%
청 30
 
4.3%
동 20
 
2.9%
3 20
 
2.9%
Other values (65) 289
41.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
Other Letter 429
61.3%
Space Separator 117
 
16.7%
Decimal Number 115
 
16.4%
Dash Punctuation 19
 
2.7%
Open Punctuation 10
 
1.4%
Close Punctuation 10
 
1.4%

Most frequent character per category

Other Letter
ValueCountFrequency (%)
산 48
 
11.2%
충 36
 
8.4%
도 36
 
8.4%
시 35
 
8.2%
서 35
 
8.2%
남 34
 
7.9%
청 30
 
7.0%
동 20
 
4.7%
로 15
 
3.5%
면 13
 
3.0%
Other values (51) 127
29.6%
Decimal Number
ValueCountFrequency (%)
3 20
17.4%
6 19
16.5%
1 18
15.7%
7 12
10.4%
4 11
9.6%
5 10
8.7%
9 8
 
7.0%
8 6
 
5.2%
0 6
 
5.2%
2 5
 
4.3%
Space Separator
ValueCountFrequency (%)
117
100.0%
Dash Punctuation
ValueCountFrequency (%)
- 19
100.0%
Open Punctuation
ValueCountFrequency (%)
( 10
100.0%
Close Punctuation
ValueCountFrequency (%)
) 10
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
Hangul 429
61.3%
Common 271
38.7%

Most frequent character per script

Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 48
 
11.2%
충 36
 
8.4%
도 36
 
8.4%
시 35
 
8.2%
서 35
 
8.2%
남 34
 
7.9%
청 30
 
7.0%
동 20
 
4.7%
로 15
 
3.5%
면 13
 
3.0%
Other values (51) 127
29.6%
Common
ValueCountFrequency (%)
117
43.2%
3 20
 
7.4%
6 19
 
7.0%
- 19
 
7.0%
1 18
 
6.6%
7 12
 
4.4%
4 11
 
4.1%
5 10
 
3.7%
( 10
 
3.7%
) 10
 
3.7%
Other values (4) 25
 
9.2%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
Hangul 429
61.3%
ASCII 271
38.7%

Most frequent character per block

ASCII
ValueCountFrequency (%)
117
43.2%
3 20
 
7.4%
6 19
 
7.0%
- 19
 
7.0%
1 18
 
6.6%
7 12
 
4.4%
4 11
 
4.1%
5 10
 
3.7%
( 10
 
3.7%
) 10
 
3.7%
Other values (4) 25
 
9.2%
Hangul
ValueCountFrequency (%)
산 48
 
11.2%
충 36
 
8.4%
도 36
 
8.4%
시 35
 
8.2%
서 35
 
8.2%
남 34
 
7.9%
청 30
 
7.0%
동 20
 
4.7%
로 15
 
3.5%
면 13
 
3.0%
Other values (51) 127
29.6%

실내외 구분
Categorical

Distinct2
Distinct (%)5.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
실외
18 
실내
16 

Length

Max length2
Median length2
Mean length2
Min length2

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row실외
2nd row실외
3rd row실외
4th row실내
5th row실내

Common Values

ValueCountFrequency (%)
실외 18
52.9%
실내 16
47.1%

Length

2024-01-10T06:35:09.469239image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-10T06:35:09.541370image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
실외 18
52.9%
실내 16
47.1%

데이터기준일자
Categorical

CONSTANT 

Distinct1
Distinct (%)2.9%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size404.0 B
2022-10-21
34 

Length

Max length10
Median length10
Mean length10
Min length10

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row2022-10-21
2nd row2022-10-21
3rd row2022-10-21
4th row2022-10-21
5th row2022-10-21

Common Values

ValueCountFrequency (%)
2022-10-21 34
100.0%

Length

2024-01-10T06:35:09.621835image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2024-01-10T06:35:09.692150image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
2022-10-21 34
100.0%

Correlations

2024-01-10T06:35:09.737700image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분시설명주소실내외 구분
구분1.0001.0000.0000.458
시설명1.0001.0001.0001.000
주소0.0001.0001.0000.000
실내외 구분0.4581.0000.0001.000
2024-01-10T06:35:09.805579image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분실내외 구분
구분1.0000.293
실내외 구분0.2931.000
2024-01-10T06:35:09.867286image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
구분실내외 구분
구분1.0000.293
실내외 구분0.2931.000

Missing values

2024-01-10T06:35:08.125302image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2024-01-10T06:35:08.205919image/svg+xmlMatplotlib v3.7.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.

Sample

구분시설명주소실내외 구분데이터기준일자
0육상경기장서산시종합운동장충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)실외2022-10-21
1축구장서산시종합운동장 보조구장충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)실외2022-10-21
2테니스장서산시종합운동장 테니스장충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)실외2022-10-21
3실내체육관서산시민체육관충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)실내2022-10-21
4수영장서산국민체육센터충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)실내2022-10-21
5실내체육관어울림체육관충청남도 서산시 안견로 661(갈산동)실내2022-10-21
6골프장그라운드골프장충처남도 서산시 갈산동 61-2실외2022-10-21
7골프장파크골프장충처남도 서산시 양대동 753-4실외2022-10-21
8골프장우드볼장충처남도 서산시 양대동 753-9실외2022-10-21
9인라인스케이트장인라인스케이트장충처남도 서산시 양대동 753-9실외2022-10-21
구분시설명주소실내외 구분데이터기준일자
24게이트볼장용암게이트볼장충청남도 서산시 고북면 용휴암길 124실외2022-10-21
25게이트볼장부춘산게이트볼장충청남도 서산시 읍내동 524-3실외2022-10-21
26게이트볼장현대아파트게이트볼장충청남도 서산시 예천동 496-37실외2022-10-21
27게이트볼장명륜게이트볼장충청남도 서산시 읍내동 608-8실외2022-10-21
28게이트볼장동문1동게이트볼장충청남도 서산시 온석동 697-3실외2022-10-21
29게이트볼장동문2동게이트볼장충청남도 서산시 동문동실외2022-10-21
30게이트볼장석림게이트볼장충청남도 서산시 서산시 석림4로 40(석림동)실내2022-10-21
31게이트볼장석남게이트볼장충청남도 서산시 양대3길 46-3(양대동)실내2022-10-21
32사격장서산종합사격장충청남도 서산시 충의로 359-33(갈산동)실내2022-10-21
33국궁장서산국궁장충청남도 서산시 충의로 359-33(갈산동)실외2022-10-21